В предыдущих постах мы рассказали о нескольких курсах для изучения с нуля программирования на Питоне и анализа данных

В предыдущих постах мы рассказали о нескольких курсах для изучения с нуля программирования на Питоне и анализа данных. И если некоторые из них вам понравились, то, возможно, вы захотите и дальше развиваться в сфере Data Science. Но наука о данных необъятна, и вам придется выбирать, на каком именно ее направлении сконцентрироваться в первую очередь.

На этот раз мы не станем рекомендовать какой-то отдельный курс - вместо этого мы представим список ресурсов, являющихся своего рода библиотеками курсов по анализу данных. На них представлены описания огромного количества курсов, книг и статей, посвященных различным темам, связанным с анализом данных. Хотите ли вы подтянуть знания математических основ, развить понимание статистики и предсказательного моделирования, хорошо разобраться с тем или иным алгоритмом машинного обучения, получить практический опыт работы с большими данными или сразу перейти к изучению нейронных сетей - в этих списках вы найдете множество курсов, которые вам помогут. Вам остается лишь выбрать.

https://goo.gl/kGKd8T - сообщество Spark in me подготовило подробнейший обновляемый список ресурсов, посвященных анализу данных. Ко всем курсам и книгам прилагается оценка их полезности и комментарий.

https://goo.gl/RTzcWj - David Venturi собрал своеобразную программу обучения науке о данных с нуля: выделил несколько этапов (от основ программирования до глубокого обучения) и для каждого сделал рейтинг курсов на основе отзывов пользователей. Все курсы сопровождаются подробным описанием и комментариями. Можно заметить, что некоторые из рекомендованных нами ранее курсов для изучения Питона занимают ведущие позиции в соответствующем рейтинге.

https://goo.gl/D2GsdJ - огромнейшая и постоянно обновляемая коллекция всего, что связано с обучением Data Science, собранная Катей Демидовой. Значительная часть материала на русском языке.

https://goo.gl/qADsRx - learndatasci.com предлагает большой список онлайн-курсов и специализаций с подробной информацией.

https://goo.gl/1TTjmf - все тот же learndatasci.com также рекомендует более 100 бесплатных книг по анализу данных.

https://goo.gl/Tst4h9 - на ru.stackoverflow.com есть отличная подборка курсов и книг, в том числе и на русском языке. Здесь также присутствуют и книги по различным направлениям математики, необходимым в анализе данных.

https://goo.gl/LbdGcp - подборка Университета ИТМО по статистике и анализу данных. Присутсвуют ссылки на подробные разборы ряда довольно узких тем.

На представленных ресурсах можно найти сотни курсов и книг, и какие-то из них наверняка заинтересуют вас. Наука о данных сложна, но самостоятельно стать специалистом в ней вполне реально, и эти курсы будут отличными помощниками в этом.

На этом наша небольшая серия статей, посвященных введению в Питон и анализ данных с его помощью, заканчивается. Мы надеемся, что вам пригодились подобранные нами материалы, и вы и дальше продолжите изучение Data Science. Мы же продолжим собирать и публиковать полезную информацию, посвященную анализу данных. В ближайшее время мы представим еще несколько курсов, посвященных машинному обучению, не обязательно с использованием Питона.

Источник: docs.google.com

Комментарии: